# Architecture
> kebab 의 내부 구조 — crate 의존성, 디렉토리, 핵심 기술 결정. 사용자 사용법은 [README.md](../README.md), 진척도는 [HANDOFF.md](../HANDOFF.md), frozen 설계 계약은 [docs/superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md](superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md), 머지 후 발견된 deviation 은 [tasks/HOTFIXES.md](../tasks/HOTFIXES.md).
## 한 줄
Cargo workspace, 함수 호출 기반 모듈러 모놀리스. UI binary (`kebab-cli`, `kebab-tui`, 미래 `kebab-desktop`) 가 facade crate (`kebab-app`) 만 참조. 도메인 / 파이프라인 / 저장소 / 외부 어댑터가 명확한 boundary 로 분리.
## 핵심 기술 결정 (lock 됨)
| 결정 | 값 |
|------|-----|
| 언어 | Rust 2024 (resolver=3, edition 2024) |
| repo | Cargo workspace (single repo, 함수 호출 기반 모듈러 모놀리스) |
| 원본 저장 | filesystem + blake3 content-addressable copy (대용량은 reference + checksum) |
| metadata | SQLite + FTS5 (lexical search) |
| vector | LanceDB (embedded, model 별 분리 table) |
| Markdown parser | `pulldown-cmark` |
| embedding | `fastembed-rs` (`multilingual-e5-small`, 384d) |
| LLM | Ollama HTTP (default `gemma4:e4b` ─ OCR / caption 와 family 통일. 사용자가 더 큰 variant `gemma4:26b` 등으로 override 가능) |
| 음성 ASR | `whisper.cpp` (via `whisper-rs`) — P8 보류, 시스템 dep brainstorm 후 |
| OCR | Ollama vision LM (default `gemma4:e4b`) — `OcrEngine` trait 으로 Tesseract / Apple Vision 등 future swap (HOTFIXES P6-2) |
| Image caption | Ollama vision LM, runtime gate `image.caption.enabled` (default OFF) |
| PDF parser | `lopdf` per-page 텍스트, `chunker_version = "pdf-page-v1"` 가 PDF 자산에 하드코딩 (HOTFIXES P7-3) |
| code parser | `tree-sitter` + `tree-sitter-rust` / `tree-sitter-python` / `tree-sitter-typescript` / `tree-sitter-javascript` / `tree-sitter-go` / `tree-sitter-java` / `tree-sitter-kotlin-ng` — **parser-side** (`kebab-parse-code`), chunker-side 아님 (design §6.3). chunker versions: Rust = `code-rust-ast-v1`, Python = `code-python-ast-v1`, TypeScript = `code-ts-ast-v1`, JavaScript = `code-js-ast-v1`, Go = `code-go-ast-v1`, Java = `code-java-ast-v1`, Kotlin = `code-kotlin-ast-v1`. `ast_chunk_max_lines = 200` 상수 고정 (HOTFIXES 2026-05-19 — Chunker trait 이 per-medium config 미노출). Kotlin grammar 은 `tree-sitter-kotlin-ng` 사용 — bare `tree-sitter-kotlin` 은 tree-sitter 0.21–0.23 에 고착되어 있어 사용 불가. |
| 1B symbol path | workspace path → module path: Python = dotted prefix (`kebab_eval.metrics.compute_mrr`), TypeScript/JavaScript = slash-style prefix (`src/Foo.Foo.search`). Rust 1A-2 는 file-scope nesting 만 (workspace prefix 없음, 비일관 수용 — HOTFIXES 2026-05-20). |
| TUI | Ratatui + crossterm — P9-1 Library 패널, P9-2/3/4 진행 예정 |
| Desktop | Tauri 2 + `pdfjs-dist` (native PDF render backend 금지) — P9-5 |
| citation 형식 | URI fragment (`path#L12-L34` / `path#p=12` / `path#xywh=0,0,100,50`, W3C Media Fragments) |
| ID 생성 | `blake3(canonical_json(tuple))[..32]` hex |
| RRF fusion_score | `[0, 1]` 정규화 — `2 / (k_rrf + 1)` 로 나눠 mode 간 비교 가능 (post-merge hotfix) |
| layout | XDG (`~/.local/share/kebab/`, `~/.config/kebab/`, …) |
전체 frozen 설계는 [docs/superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md](superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md) 12 sections 참조.
## crate 의존성 그래프
> 그룹 단위 view + 컴포넌트별 상세는 [docs/components/](components/).
```mermaid
flowchart TB
subgraph UI ["UI binary"]
cli["kebab-cli"]
tui["kebab-tui"]
mcp["kebab-mcp
(P9-FB-30)"]
desktop["kebab-desktop
(P9-5)"]
end
app["kebab-app
(facade)"]
subgraph Ingest ["ingest pipeline"]
srcfs["kebab-source-fs"]
pmd["kebab-parse-md"]
ppdf["kebab-parse-pdf"]
pimg["kebab-parse-image"]
paud["kebab-parse-audio
(P8 보류)"]
pcode["kebab-parse-code
(P10-1A-2 + P10-1B + P10-1C-Go + P10-1C-JK)"]
ptypes["kebab-parse-types"]
norm["kebab-normalize"]
chunk["kebab-chunk"]
end
subgraph Persist ["persistence"]
sqlite["kebab-store-sqlite"]
vector["kebab-store-vector"]
end
subgraph Adapters ["traits + adapters"]
embed["kebab-embed
(trait)"]
embedlocal["kebab-embed-local
(fastembed)"]
llm["kebab-llm
(trait)"]
llmlocal["kebab-llm-local
(Ollama)"]
search["kebab-search"]
rag["kebab-rag"]
end
eval["kebab-eval"]
config["kebab-config"]
core["kebab-core
(domain types)"]
cli --> app
tui --> app
mcp --> app
desktop --> app
app --> srcfs
app --> pmd
app --> ppdf
app --> pimg
app --> paud
app --> pcode
app --> norm
app --> chunk
app --> sqlite
app --> vector
app --> embedlocal
app --> llmlocal
app --> search
app --> rag
app --> eval
app --> config
pmd --> ptypes
ppdf --> ptypes
pimg --> ptypes
paud --> ptypes
pcode --> core
norm --> ptypes
embedlocal --> embed
llmlocal --> llm
rag --> search
rag --> llm
rag --> sqlite
search --> sqlite
search --> vector
search --> embed
eval --> app
config --> core
embed --> core
llm --> core
sqlite --> core
vector --> core
chunk --> core
norm --> core
ptypes --> core
search --> core
rag --> core
srcfs --> core
eval --> core
```
UI → store/llm/parse 직접 의존 금지. 모든 user-facing 진입은 `kebab-app` facade 만 통한다 (frozen 설계 §8). `kebab-cli` 가 `--config ` flag 를 honor 하려면 `kebab_app::*_with_config(cfg, …)` companion 을 통해 Config 을 명시적으로 thread 하는 패턴 — 자세한 이유는 [tasks/HOTFIXES.md](../tasks/HOTFIXES.md) 의 `--config` 항목.
`kebab-parse-code` 의 외부 tree-sitter grammar crate 의존: P10-1A-2 에서 `tree-sitter-rust` 추가, P10-1B 에서 `tree-sitter-python` / `tree-sitter-typescript` / `tree-sitter-javascript` 추가, P10-1C-Go 에서 `tree-sitter-go` 추가, P10-1C-JK 에서 `tree-sitter-java` / `tree-sitter-kotlin-ng` 추가. 모두 `kebab-parse-code` 에만 격리 (facade 룰 — UI crate / chunker 가 직접 import 금지). Kotlin 은 `tree-sitter-kotlin-ng` 사용 (bare `tree-sitter-kotlin` 은 tree-sitter 0.21–0.23 에 고착 — 사용 불가).
## 디렉토리 구조
```text
kebab/
├── README.md # 사용자 첫 stop (사용법 / Quick start / Mermaid)
├── HANDOFF.md # 진척도 (phase status / 다음 task)
├── kebab_local_rust_report.md # 최초 설계 보고서 (방향성 + 근거)
├── docs/
│ ├── ARCHITECTURE.md # 이 파일
│ ├── SMOKE.md # 로컬 워크스페이스 직접 돌려보는 절차
│ ├── superpowers/
│ │ ├── specs/
│ │ │ └── 2026-04-27-kebab-final-form-design.md # frozen design (12 sections)
│ │ └── plans/
│ │ └── 2026-04-27-task-decomposition.md # task 분해 implementation plan
│ └── wire-schema/v1/ # JSON Schema 7 (citation, search_hit, answer, …)
├── tasks/
│ ├── INDEX.md # phase 인덱스 + component task 트리
│ ├── HOTFIXES.md # post-merge dated fix 로그
│ ├── _template.md # task spec 작성 템플릿
│ ├── phase-0-skeleton.md … phase-9-ui.md # phase epic (high-level)
│ ├── p0/p0-1-skeleton.md # component task (1)
│ ├── p1/p1-1 … p1-6 # (6)
│ ├── p2/p2-1, p2-2 # (2)
│ ├── p3/p3-1 … p3-5 # (5 — p3-5 = app-wiring, post-spec 추가)
│ ├── p4/p4-1 … p4-3 # (3)
│ ├── p5/p5-1, p5-2 # (2)
│ ├── p6/p6-1 … p6-4 # (4 — p6-4 = image-ingest-wiring 후속 추가)
│ ├── p7/p7-1 … p7-3 # (3 — p7-3 = pdf-ingest-wiring 후속 추가)
│ ├── p8/p8-1, p8-2 # (2 — 보류)
│ └── p9/p9-1 … p9-5 # (5)
├── crates/
│ ├── kebab-core/ kebab-parse-types/ kebab-config/ # 도메인 + 설정 (P0)
│ ├── kebab-source-fs/ # 워크스페이스 walk + checksum (P1-1)
│ ├── kebab-parse-md/ # Markdown frontmatter + blocks (P1-2/3)
│ ├── kebab-normalize/ # ParsedBlock → CanonicalDocument (P1-4)
│ ├── kebab-chunk/ # heading-aware + pdf-page-v1 + code-rust-ast-v1 + code-python-ast-v1 + code-ts-ast-v1 + code-js-ast-v1 + code-go-ast-v1 + code-java-ast-v1 + code-kotlin-ast-v1 chunker (P1-5, P7-2, P10-1A-2, P10-1B, P10-1C-Go, P10-1C-JK)
│ ├── kebab-store-sqlite/ # SQLite + FTS5 (V001/V002/V003) (P1-6, P2-1, P3-3)
│ ├── kebab-search/ # Lexical + Vector + Hybrid retriever (P2-2, P3-4)
│ ├── kebab-embed/ kebab-embed-local/ # Embedder trait + fastembed adapter (P3-1, P3-2)
│ ├── kebab-store-vector/ # LanceDB VectorStore (P3-3, P7-3 follow-up)
│ ├── kebab-llm/ kebab-llm-local/ # LanguageModel trait + Ollama adapter (P4-1, P4-2)
│ ├── kebab-rag/ # RAG pipeline (P4-3)
│ ├── kebab-eval/ # golden query runner + metrics (P5-1, P5-2)
│ ├── kebab-parse-image/ # ImageExtractor + Ollama OCR + caption (P6)
│ ├── kebab-parse-pdf/ # lopdf per-page text extractor (P7-1)
│ ├── kebab-parse-code/ # tree-sitter AST extractors: Rust (P10-1A-2), Python + TypeScript + JavaScript (P10-1B), Go (P10-1C-Go), Java + Kotlin (P10-1C-JK — java.rs + kotlin.rs); chunker lives in kebab-chunk
│ ├── kebab-app/ # facade (P0 시그니처 + P3-5/P6-4/P7-3 본체)
│ ├── kebab-tui/ # Ratatui shell + Library 패널 (P9-1)
│ ├── kebab-mcp/ # stdio MCP server — tools: schema, doctor, search, ask (P9-FB-30)
│ └── kebab-cli/ # binary (P0 → 핫픽스로 --config flag wiring 강화)
├── migrations/ # SQLite refinery V001/V002/V003
└── fixtures/ # 테스트 fixture 트리
```
## 외부 AI 통합
`--json` 플래그 가 모든 명령에 붙어 frozen wire schema v1 (`schema_version` 항상 포함) 을 출력. 외부 도구는 wire 만 의존하면 됨:
1. **Claude Code / Codex skill** — 얇은 wrapper (`kebab search --json` / `kebab ask --json` 호출). ~50 lines.
2. **MCP server** — `kebab` 를 stdio MCP server 로 wrap. 모든 LLM client 가 자동으로 사용.
3. **HTTP wrapper** — `kebab serve --bind 127.0.0.1:7711` (P+, local-only 가치 깨므로 신중).
wire schema 자체는 [docs/wire-schema/v1/](wire-schema/v1/).
## 비-목표 (frozen design §11 / §0)
- 다중 사용자 SaaS, K8s 배포, 원격 vector DB
- enterprise RBAC/ABAC, 실시간 협업
- 모든 파일 포맷의 완벽한 parsing
- agent 가 임의로 파일을 수정하는 자동화
- multi-workspace (P+ 후순위)
- LLM-as-judge eval (rule-based `must_contain` 만)
- visual embedding (CLIP) — P+
- desktop app `kebab://` protocol handler — P+